Blog

2026 рік у фінтеху це не про нові ідеї, а про те, як старі ідеї перетворюються на операційні зобов’язання. Штучний інтелект (ШІ) перестає бути допоміжним інструментом, регулювання більше не чекає на етап після зростання, а зростання ринків все менше нагадує єдину загальну історію. 

Артем Ляшанов, підприємець, який працює у фінтеху, інвестор та експерт із платіжних рішень, аналізує те, які з цих зсувів найбільше впливають на операційну модель компаній. Ці тенденції також фіксує огляд фінтех-трендів 2026 року. 

ШІ переходить з допоміжної функції в операційний рівень

«Констатувати, що фінтех-компанії використовують більше ШІ, не найцікавіше спостереження. Значно важливіше питання, куди саме ШІ допускають усередині фінансових процесів і під яким контролем», каже Артем Ляшанов.

За його оцінкою, ШІ зараз реально впроваджують у:

• Перевірку онбордингу клієнтів;
• Підтримку транзакційного моніторингу;
• Звірку та внутрішній QA;
• Виявлення шахрайства.

Він також звертає увагу на менш комфортну сторону теми:

ШІ однаково допомагає і захисникам, і атакуючим. Тому ШІ у фінтеху це вже не тільки тема ефективності, це тема систем контролю, тісно пов’язана з інструментами AML та KYC.

Embedded finance виходить з легкої фази

Раніше embedded finance описували переважно через картки та checkout-кредитування. За словами Ляшанова, наступна фаза набагато складніша.

Ключові питання зараз інші: чи справді платежі, кредитування та інвестиції зливаються в єдині екосистеми, чи спеціалізація досі перемагає? Чи справді супераппи портативні між ринками, чи вони залишаються глибоко регіональними явищами?.

Тенденції, які він відзначає:

• Рayroll-платформи додають казначейські функції;
• SaaS-платформи продовжують затягувати платіжні потоки всередину продукту;
• Е-commerce та платформений фінтех дедалі більше стирають межу між софтом і кредитом.

«Індія це гарне нагадування, що значна частина того, що називають необанкінгом, досі працює через структури банків-партнерів, а не через окремі цифрові банківські ліцензії. Тому питання варто ставити не через хайп, а через архітектуру продукту», додає Артем Ляшанов.

Регулювання перетворюється на технічну інфраструктуру

Мало сказати, що регулювання стає жорсткішим. Важливіше інше, воно стає більш операційним, структурованим і залежним від даних. Він виділяє кілька рамок, які формують 2026 рік у Європі та Британії:

• PSD3/PSR це модернізація платіжних правил, антифрод-контролів та ринкової структури;
• DORA це операційна стійкість, управління інцидентами та нагляд за ІКТ-постачальниками в центрі операційної моделі;
• PS26/2 (Велика Британія) це уніфікована звітність з операційних інцидентів і суттєвих взаємодій із третіми сторонами.

«Коли звітність, нагляд за аутсорсингом та вимоги до стійкості стають настільки структурованими, розрізнені таблиці й ситуативне картування контролів перестають бути достатніми для амбітних компаній. Управління саме по собі стає технічною інфраструктурою», підсумовує Артем Ляшанов.

Мультиюрисдикційна стратегія стає більш продуманою

Кілька років тому фінтех-компанія могла далеко просунутися з однією ліцензією, одним банком-спонсором і приблизним уявленням про майбутнє розширення. Цю модель стає дедалі важче захищати.

За його словами, серйозним операторам потрібна регуляторна архітектура:

• Де закріпитися юридично;
• Де дублювати можливості;
• Як знизити залежність від одного партнера чи однієї юрисдикції;
• Як побудувати стек, що витримає платежі, онбординг, звірку, звітність і клієнтські операції одразу в кількох ринках.

Реальний диференціатор це вже не сам факт наявності ліцензії, а здатність перетворити ліцензування на робочу операційну модель. У 2026 році мультиюрисдикційне зростання це радше хедж проти концентраційного ризику, ніж просто ознака амбіцій.

Ринки зростання

«Сказати, що Африка та Латинська Америка важливі для фінтеху, правда, але вже малоінформативна. Значно корисніше питання: який саме тип зростання відбувається, за яких регуляторних умов і в яких країнах конкретно», пояснює Артем Ляшанов.

Він виокремлює три регіони з різною динамікою:

• Африка. Зрілість мобільних грошей, транскордонні платежі, вибіркове розширення за межі топових хабів; варто стежити за економікою фроду, якістю ліцензування та готовністю банків відкриватися;
• Латинська Америка. Швидкі платежі, масштаб цифрових платежів, альтернативні кредитні шари. Ключові ризики це волатильність валютного курсу та якість кредитного андерайтингу;
• Південно-Східна Азія. Екосистеми супераппів, віртуальні банки, партнерський цифровий банкінг; головний виклик це фрагментоване регулювання і темп ліцензування.

Це вже не єдина історія зростання ринків, що розвиваються це кілька паралельних регуляторних експериментів з різними наслідками для платформеного фінтеху, додає він.

Кібербезпека перетворюється на гонку адаптивних систем

«Кібербезпеку у фінтеху раніше обговорювали як оборонну необхідність. Зараз це стратегічна гонка», каже Артем Ляшанов.

Він звертає увагу на симетрію процесу:

• Атакуючі використовують кращу автоматизацію, синтетичні особи та дедалі переконливіші техніки імперсонації;
• Захисники так само нарощують автоматизацію, ухвалення рішень та адаптивні інструменти протидії фроду.

Тема стійкості до обчислень поки не є щоденною проблемою для більшості фінтех-компаній, але вона вже вийшла з суто теоретичної площини. Тому найкраще підготовленими виявляться ті компанії, які розглядають стійкість, криптографічну гнучкість, залежність від постачальників, антифрод-інструменти та управління ШІ як частини однієї операційної системи.

2026 рік у фінтеху це не про нові ідеї, а про те, як старі ідеї перетворюються на операційні зобов’язання. Штучний інтелект (ШІ) перестає бути допоміжним інструментом, регулювання більше не чекає на етап після зростання, а зростання ринків все менше нагадує єдину загальну історію. 

Артем Ляшанов, підприємець, який працює у фінтеху, інвестор та експерт із платіжних рішень, аналізує те, які з цих зсувів найбільше впливають на операційну модель компаній. Ці тенденції також фіксує огляд фінтех-трендів 2026 року. 

ШІ переходить з допоміжної функції в операційний рівень

«Констатувати, що фінтех-компанії використовують більше ШІ, не найцікавіше спостереження. Значно важливіше питання, куди саме ШІ допускають усередині фінансових процесів і під яким контролем», каже Артем Ляшанов.

За його оцінкою, ШІ зараз реально впроваджують у:

• Перевірку онбордингу клієнтів;
• Підтримку транзакційного моніторингу;
• Звірку та внутрішній QA;
• Виявлення шахрайства.

Він також звертає увагу на менш комфортну сторону теми:

ШІ однаково допомагає і захисникам, і атакуючим. Тому ШІ у фінтеху це вже не тільки тема ефективності, це тема систем контролю, тісно пов’язана з інструментами AML та KYC.

Embedded finance виходить з легкої фази

Раніше embedded finance описували переважно через картки та checkout-кредитування. За словами Ляшанова, наступна фаза набагато складніша.

Ключові питання зараз інші: чи справді платежі, кредитування та інвестиції зливаються в єдині екосистеми, чи спеціалізація досі перемагає? Чи справді супераппи портативні між ринками, чи вони залишаються глибоко регіональними явищами?.

Тенденції, які він відзначає:

• Рayroll-платформи додають казначейські функції;
• SaaS-платформи продовжують затягувати платіжні потоки всередину продукту;
• Е-commerce та платформений фінтех дедалі більше стирають межу між софтом і кредитом.

«Індія це гарне нагадування, що значна частина того, що називають необанкінгом, досі працює через структури банків-партнерів, а не через окремі цифрові банківські ліцензії. Тому питання варто ставити не через хайп, а через архітектуру продукту», додає Артем Ляшанов.

Регулювання перетворюється на технічну інфраструктуру

Мало сказати, що регулювання стає жорсткішим. Важливіше інше, воно стає більш операційним, структурованим і залежним від даних. Він виділяє кілька рамок, які формують 2026 рік у Європі та Британії:

• PSD3/PSR це модернізація платіжних правил, антифрод-контролів та ринкової структури;
• DORA це операційна стійкість, управління інцидентами та нагляд за ІКТ-постачальниками в центрі операційної моделі;
• PS26/2 (Велика Британія) це уніфікована звітність з операційних інцидентів і суттєвих взаємодій із третіми сторонами.

«Коли звітність, нагляд за аутсорсингом та вимоги до стійкості стають настільки структурованими, розрізнені таблиці й ситуативне картування контролів перестають бути достатніми для амбітних компаній. Управління саме по собі стає технічною інфраструктурою», підсумовує Артем Ляшанов.

Мультиюрисдикційна стратегія стає більш продуманою

Кілька років тому фінтех-компанія могла далеко просунутися з однією ліцензією, одним банком-спонсором і приблизним уявленням про майбутнє розширення. Цю модель стає дедалі важче захищати.

За його словами, серйозним операторам потрібна регуляторна архітектура:

• Де закріпитися юридично;
• Де дублювати можливості;
• Як знизити залежність від одного партнера чи однієї юрисдикції;
• Як побудувати стек, що витримає платежі, онбординг, звірку, звітність і клієнтські операції одразу в кількох ринках.

Реальний диференціатор це вже не сам факт наявності ліцензії, а здатність перетворити ліцензування на робочу операційну модель. У 2026 році мультиюрисдикційне зростання це радше хедж проти концентраційного ризику, ніж просто ознака амбіцій.

Ринки зростання

«Сказати, що Африка та Латинська Америка важливі для фінтеху, правда, але вже малоінформативна. Значно корисніше питання: який саме тип зростання відбувається, за яких регуляторних умов і в яких країнах конкретно», пояснює Артем Ляшанов.

Він виокремлює три регіони з різною динамікою:

• Африка. Зрілість мобільних грошей, транскордонні платежі, вибіркове розширення за межі топових хабів; варто стежити за економікою фроду, якістю ліцензування та готовністю банків відкриватися;
• Латинська Америка. Швидкі платежі, масштаб цифрових платежів, альтернативні кредитні шари. Ключові ризики це волатильність валютного курсу та якість кредитного андерайтингу;
• Південно-Східна Азія. Екосистеми супераппів, віртуальні банки, партнерський цифровий банкінг; головний виклик це фрагментоване регулювання і темп ліцензування.

Це вже не єдина історія зростання ринків, що розвиваються це кілька паралельних регуляторних експериментів з різними наслідками для платформеного фінтеху, додає він.

Кібербезпека перетворюється на гонку адаптивних систем

«Кібербезпеку у фінтеху раніше обговорювали як оборонну необхідність. Зараз це стратегічна гонка», каже Артем Ляшанов.

Він звертає увагу на симетрію процесу:

• Атакуючі використовують кращу автоматизацію, синтетичні особи та дедалі переконливіші техніки імперсонації;
• Захисники так само нарощують автоматизацію, ухвалення рішень та адаптивні інструменти протидії фроду.

Тема стійкості до обчислень поки не є щоденною проблемою для більшості фінтех-компаній, але вона вже вийшла з суто теоретичної площини. Тому найкраще підготовленими виявляться ті компанії, які розглядають стійкість, криптографічну гнучкість, залежність від постачальників, антифрод-інструменти та управління ШІ як частини однієї операційної системи.

Over the past decade, financial institutions have invested enormous resources in digital transformation: new channels, new technologies, new customer engagement tools. Customer data is now more abundant than ever. But, as Artem Lyashanov notes, most banks and credit unions still struggle to translate this data into action.

More data doesn’t mean more value.

Many financial institutions today are sitting on a vast array of customer data, but a chasm still exists between accumulating information and making concrete decisions based on it, says Artem Lyashanov.

He cites an argument that explains this gap structurally, rather than as a lag in individual banks:

• The growth of data volumes has long outpaced the growth of operational processing capabilities;
• Decisions about the next step for a client are still largely made manually by analysts or marketers, rather than by a real-time system;

While the cycle is measured in days or weeks, the window for a client to respond to an offer is often already closing.

That’s why the winner isn’t the one who has collected more data, but the one who has learned to make better decisions faster than the competition. This is the difference between possessing information and the ability to act on it, the expert emphasizes.

Why the conversation about AI in banks is often misplaced

Artem Lyashanov points out that much of the current discussion about artificial intelligence in the financial sector isn’t focusing on its most valuable application.

The biggest opportunity artificial intelligence (AI) offers financial institutions isn’t content generation or the automation of routine processes. It’s what can be called decision intelligence, he explains.

He justifies this priority with a specific ROI logic:

• Automating routine operations and text generation reduce costs but do not create new revenue. They do what the bank already does faster;
• Decisions made more accurately and ahead of competitors, for example, offering a product when the customer is truly ready to consider it, directly impact conversion and retention;
• The value of AI here is measured not by the number of automated tasks, but by the number of correct decisions made before the customer switches to another bank.

Properly built AI does not replace the expertise of bank employees, but rather enhances it. It expands on what an analyst or manager physically cannot track manually for each client, adds Artem Lyashanov.

Why behavioral data is more important than demographics

One of the key topics the expert raises is the shift in approach to customer segmentation.

For decades, financial marketers relied primarily on demographic segmentation: age, income, family composition, geography. These are still important inputs, but they only tell part of the story.

Imagine if a bank could recognize signs of financial stress in a client even before they seek help. Or notice a change in their life stage and proactively offer relevant financial advice. 

This is no longer just personalization, it’s understanding the client across their entire client base, says Artem Lyashanov.

Key takeaway for banks

The task of banks and credit unions isn’t to become more like tech companies. The task is to use technology to enhance what has always been their strength: building trusting relationships with clients.

The practical conclusion from this logic, according to him, boils down to a specific management priority:

• Invest not so much in the volume of collected data, but in the speed and accuracy of turning it into a solution tailored to the specific client;
• Embed analytical models into real operational processes as employee interfaces, automatic triggers, and communication scripts, rather than leaving them as separate reports;
• Parallel to the implementation of AI, build transparent control mechanisms and explainability of decisions to ensure speed is not achieved at the expense of customer trust.

Technology is a tool. The decision on how to use it in the client’s best interests remains a management issue, not a technical one, concludes Artem Lyashanov.

Over the past decade, financial institutions have invested enormous resources in digital transformation: new channels, new technologies, new customer engagement tools. Customer data is now more abundant than ever. But, as Artem Lyashanov notes, most banks and credit unions still struggle to translate this data into action.

More data doesn’t mean more value.

Many financial institutions today are sitting on a vast array of customer data, but a chasm still exists between accumulating information and making concrete decisions based on it, says Artem Lyashanov.

He cites an argument that explains this gap structurally, rather than as a lag in individual banks:

• The growth of data volumes has long outpaced the growth of operational processing capabilities;
• Decisions about the next step for a client are still largely made manually by analysts or marketers, rather than by a real-time system;

While the cycle is measured in days or weeks, the window for a client to respond to an offer is often already closing.

That’s why the winner isn’t the one who has collected more data, but the one who has learned to make better decisions faster than the competition. This is the difference between possessing information and the ability to act on it, the expert emphasizes.

Why the conversation about AI in banks is often misplaced

Artem Lyashanov points out that much of the current discussion about artificial intelligence in the financial sector isn’t focusing on its most valuable application.

The biggest opportunity artificial intelligence (AI) offers financial institutions isn’t content generation or the automation of routine processes. It’s what can be called decision intelligence, he explains.

He justifies this priority with a specific ROI logic:

• Automating routine operations and text generation reduce costs but do not create new revenue. They do what the bank already does faster;
• Decisions made more accurately and ahead of competitors, for example, offering a product when the customer is truly ready to consider it, directly impact conversion and retention;
• The value of AI here is measured not by the number of automated tasks, but by the number of correct decisions made before the customer switches to another bank.

Properly built AI does not replace the expertise of bank employees, but rather enhances it. It expands on what an analyst or manager physically cannot track manually for each client, adds Artem Lyashanov.

Why behavioral data is more important than demographics

One of the key topics the expert raises is the shift in approach to customer segmentation.

For decades, financial marketers relied primarily on demographic segmentation: age, income, family composition, geography. These are still important inputs, but they only tell part of the story.

Imagine if a bank could recognize signs of financial stress in a client even before they seek help. Or notice a change in their life stage and proactively offer relevant financial advice. 

This is no longer just personalization, it’s understanding the client across their entire client base, says Artem Lyashanov.

Key takeaway for banks

The task of banks and credit unions isn’t to become more like tech companies. The task is to use technology to enhance what has always been their strength: building trusting relationships with clients.

The practical conclusion from this logic, according to him, boils down to a specific management priority:

• Invest not so much in the volume of collected data, but in the speed and accuracy of turning it into a solution tailored to the specific client;
• Embed analytical models into real operational processes as employee interfaces, automatic triggers, and communication scripts, rather than leaving them as separate reports;
• Parallel to the implementation of AI, build transparent control mechanisms and explainability of decisions to ensure speed is not achieved at the expense of customer trust.

Technology is a tool. The decision on how to use it in the client’s best interests remains a management issue, not a technical one, concludes Artem Lyashanov.